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Post sul blog (447)
- Cosa sono i Big data
dei Big Data I potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data Le applicazioni comuni dei Big Data Le i Big Data Il ruolo dei data scientist nel lavorare con i Big Data Considerazioni etiche della raccolta Cosa sono i Big data? Le applicazioni dei Big Data: Ecco possibili applicazioni dei Big Data: Marketing: i Big Data possono Data scientist e Big Data I data scientist sono professionisti specializzati responsabili della gestione
- Dataset per Esercitarsi nella Data Science e Data Visualizzation - Set di dati per la Data Science
In un database, ad esempio, un set di dati potrebbe contenere una raccolta di dati aziendali (nomi, stipendi Il database stesso può essere considerato un insieme di dati, così come i corpi di dati al suo interno dati Sta cercando un corso sulla DataScience? Set di dati per progetti di visualizzazione dei dati o Data Science Un tipico progetto di visualizzazione dei dati: Il dataset non dovrebbe essere disordinato, perché non vuoi passare molto tempo a pulire i
- Mito la libreria python per data scientist e data analyst
Mito combina i tuoi strumenti di data science preferiti in un pacchetto Python ! codice generato automaticamente è ottimo per ripetere l'analisi su un'altra macchina e per i neofiti di Data data scientist o data analyst, ad esempio : Pivoting Graphing Filtering Sorting Merging Deduplicate Potrai Conclusione su Mito la libreria che automatizza la Data Science e la Data Analysis Mito è un potente Aggiungerai Mito ai strumenti di Data Science? Facci sapere nei commenti qui sotto.
Post sul forum (29)
- MATEMATICA PER MACHINE LEARNINGIn Machine Learning ·17 settembre 2021Studio già per conto mio e in università il mondo dell'AI, del data mining. ma ho un problema: ho delle21436
- GIn Machine Learning11 novembre 2022import KerasClassifier import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import GridSearchCV #read data data = pd.read_csv("/content/Dataset_Terremoti.csv") data = data[['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude ', 'Depth', 'Magnitude']] data.head() #preprocessing dati timestamp = [] for d, t in zip(data['Date' ], data['Time']): try: ts = datetime.datetime.strptime(d+' '+t, '%m/%d/%Y %H:%M:%S') =80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist()0
- Da Xml a dataFrame di pandasIn Machine Learning20 dicembre 2020Risposta miglioreOgni informazione è delimitata da un tag specifico, come questo: <data> <student name = "John"> email> hannah@mail.com </email> <grade> A </grade> <age> 17 </age> </student> </data Data la struttura dei file XML, possiamo rappresentarli come un albero, e questo è l'approccio utilizzato L'analisi del nostro file "students.xml" inizia dalla radice dell'albero, ovvero l' <data>elemento, che Ogni iterazione restituirà un set di dati che può essere pensato come un'osservazione in un DataFrame11
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- MiniCorso Gratuito sulla data sience | Intelligenza Artificiale Italia | MiniCorso
Complimenti HAI VINTO Un Mini Corso sui Data Scientist Prima di iniziare la visione Buona visione... Corsi Gratis più di 150 lezioni online Dataset Gratis più di 150o dataset Ebook Gratis più di 10 libri
- Data science e Vino Analisi esplorativa dati - Progetto gratis Intelligenza Artificiale Italia
Data science e Vino Analisi esplorativa dati Analizziamo step by step un dataset sui vini, per capire quali sono i passaggi base che un datascientist junior deve applicare appena vede un set di dati. L'analisi esplorativa dei dati si riferisce al processo critico di eseguire indagini iniziali sui dati È una buona pratica comprendere prima i dati e cercare di raccogliere il maggior numero di informazioni L'EDA consiste nel dare un senso ai dati in mano, prima di partire con l'implementare mille modelli predittivi
- Etidor Oline Python per il Machine Learning | Intelligenza Artificiale Italia | Python Online
L'EDITOR online di Python3 dedicato alla DATA SCIENCE e MACHINE LEARNING Questo editor è una macchina virtuale, già configurata come ambiente di sviluppo per script e progetti in Python in ambito scienza dei dati semplice EDITOR online di Python 3 preconfigurato con le famose librerie python dedicate alla scienza dei dati
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- Python e I.A. - Eseguiamo un progetto di IA
lasciare nessun indietro, finalmente capiremo i motivi per i quali Python è il linguaggio più usato nella Data Abbiamo deciso di portare un esempio diverso dai soliti che potete trovare ovunque sul set di dati IRIS
- Differenze tra Data Analyst e Data Scientist
Un analista di dati può dedicare più tempo all'analisi di routine, fornendo rapporti regolarmente. Uno scienziato dei dati può progettare il modo in cui i dati vengono archiviati, manipolati e analizzati In poche parole, un analista di dati ricava un senso dai dati esistenti, mentre uno scienziato di dati Aiuta gli analisti di dati ad essere competenti con software di database relazionale, programmi di business e analizzare i dati.
- Domande frequenti su Data Analyst vs Data Scientis
data science. Quali sono le competenze comuni utilizzate dagli analisti di dati e dai data scientist? Le abilità comuni utilizzate sia dagli analisti di dati che dai data scientist possono includere data mining, data warehousing, matematica, statistica e visualizzazione dei dati. Qual è la differenza di stipendio tra un data scientist e un data analyst?